反向疫苗学利用生物信息学和机器学习方法从病原体基因组中系统地预测和识别候选抗原，已成为一种强大的筛选和优先排序工具。 为解决这一问题，军事医学研究院的陈薇团队开发了一种名为 PLGDL的深度学习框架 ，通过协同整合蛋白质语言模型（PLM）与几何深度学习（GDL）模型，实现了对保护性抗原的高效精准预测。 PLGDL框架的核心创新在于融合了蛋白质的序列与结构信息进行抗原预测。
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